Software de IA para Call Center, o AI Call Center Software
La IA para Call Center, o AI Call Center AI, abarca diversas tecnologías como el Aprendizaje Automático (Machine Learning), el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y el Análisis de Voz (Speech Analytics), utilizadas para optimizar las operaciones de los centros de contacto. Estas tecnologías están en constante evolución, transformando el panorama de la interacción con los clientes.
En los últimos años, la Inteligencia Artificial ha demostrado con creces su potencial para revolucionar la forma en que las empresas operan en distintas industrias. El sector de la interacción con los clientes ha sido especialmente receptivo a las innovaciones impulsadas por la IA. Con el desarrollo exponencial de la IA, las empresas están invirtiendo cada vez más en sus capacidades para revolucionar el servicio al cliente. Este auge en la adopción de la IA subraya su papel clave en la optimización de la experiencia del cliente y en la competitividad del mercado. Muchas funciones de Call Center AI han demostrado ser enormemente beneficiosas en el ámbito de la interacción con los clientes, y en particular en los centros de llamadas.
Pero, ¿qué es exactamente la IA para Call Center? ¿Cómo funciona? ¿Cómo transformará el servicio al cliente y los centros de llamadas en los próximos años? ¿Y qué implicaciones tendrá para los agentes humanos que trabajan en estos centros?
Intentaremos responder a todas esas preguntas en este artículo. Al finalizar la lectura, tendrás una comprensión más completa de por qué la IA para Call Center se está posicionando como un cambio de juego en la interacción con los clientes, cuáles son las mejores formas de aprovecharla en tu negocio y qué podemos esperar de su evolución. Vamos a ello.
¿Qué es la IA para Call Center?
La IA para Call Center, no se refiere a una sola tecnología, sino a un conjunto de ellas. En términos generales, se considera AI Call Center software a cualquier plataforma digital que utilice tecnologías como Machine Learning o Deep Learning, Procesamiento del Lenguaje Natural (Natural Language Processing, NLP), Reconocimiento Automático de Voz (Automatic Speech Recognition, ASR), pronósticos probabilísticos o redes neuronales para realizar tareas clave en las operaciones diarias de un centro de llamadas. En las siguientes secciones, veremos ejemplos más prácticos de cómo esto se aplica en el campo.
Sin embargo, estas tecnologías están en constante evolución y expansión. Como resultado, el significado de IA para Call Center cambia rápidamente con cada nuevo avance y continuará transformándose a medida que se alcancen nuevos hitos en el desarrollo de la Inteligencia Artificial y se descubran más aplicaciones en el ámbito de la interacción con los clientes.
Como probablemente ya sepas, la evolución de la Inteligencia Artificial ha avanzado a un ritmo exponencial en los últimos años y se espera que siga haciéndolo. La IA ha tenido un impacto particularmente significativo en el servicio al cliente; las plataformas avanzadas de software para atención al cliente con funcionalidades de Call Center AI se han convertido en uno de los activos más poderosos para los departamentos de servicio al cliente y los centros de llamadas. A medida que los expertos en IA dentro del sector CCaaS (Contact Center as a Service) exploran su potencial, se espera que las capacidades de estas herramientas continúen expandiéndose y evolucionando aún más.
Según una encuesta reciente de Deloitte, un 79% de los líderes en servicio al cliente han delineado planes para realizar inversiones significativas en la expansión de sus capacidades de IA en los próximos dos años. Este cambio estratégico subraya el creciente reconocimiento del inmenso potencial de la IA para revolucionar la interacción con los clientes.
El ámbito de la tecnología de IA ofrece un sinfín de posibilidades para mejorar las interacciones con los clientes, y su influencia está destinada a desempeñar un papel cada vez más crucial en la forma en que las empresas se relacionan con su base de clientes.
Este aumento en la adopción de IA refleja un reconocimiento más amplio dentro de la industria de que aprovechar tecnologías avanzadas es una necesidad para optimizar la experiencia del cliente y mantenerse competitivo en el mercado.
Más adelante analizaremos algunas de las herramientas más innovadoras de software de IA para Call Center, cómo funcionan y qué papel desempeñan en los centros de contacto modernos. Pero antes, veamos las múltiples formas en que las herramientas de Call Center AI software están beneficiando a las empresas en el ámbito de la interacción con los clientes.
El impacto del software de IA para Call Center en el panorama del servicio al cliente
La IA para Call Center está redefiniendo la interacción con los clientes, y su influencia será aún más profunda en los próximos años, alcanzando un impacto imposible de ignorar. Basta con echar un vistazo a algunas estadísticas para demostrar que, a pesar de estar en sus primeras etapas, la IA para Call Center ya ha transformado de manera irreversible el panorama de la interacción con los clientes.
- Para 2026, se espera que la automatización gestione aproximadamente el 10% de las interacciones de los agentes, lo que representa un aumento significativo en comparación con el 1.6% de interacciones automatizadas por IA en 2022 (Gartner).
- Aproximadamente el 60% de los profesionales del servicio al cliente reconocen que la IA les ha permitido ahorrar tiempo (Dialpad).
- El 66% de los gerentes y líderes senior en organizaciones que combinan IA con agentes humanos afirman que este enfoque ha sido altamente o extremadamente efectivo para aumentar la productividad de los agentes al automatizar tareas rutinarias (Forrester).
- El 80% de los ejecutivos ha reportado mejoras significativas en la satisfacción del cliente, la prestación de servicios y el rendimiento general del centro de contacto tras la implementación de IA conversacional (MIT Technology Review).
- El 80% de los centros de llamadas utiliza tecnologías basadas en IA para mejorar la interacción con los clientes (Gartner).
- Los centros de contacto que utilizan IA para el servicio al cliente pueden gestionar más del doble de llamadas en comparación con aquellos que no la han integrado. Además, el 83% de los representantes de servicio al cliente cree que pueden ayudar a más personas gracias a la IA (Dialpad).
- El 69% de los líderes en organizaciones que combinan IA con agentes humanos considera que este enfoque es altamente efectivo para mejorar significativamente la satisfacción del cliente a través de experiencias personalizadas (Forrester).
- El 59% de los líderes en organizaciones que combinan IA con agentes humanos considera que este enfoque es altamente efectivo para aumentar significativamente la retención de clientes y su valor a lo largo del tiempo (Forrester).
Como puedes ver, los gerentes, propietarios de empresas y responsables de la toma de decisiones en el sector de los centros de llamadas ya están reconociendo el potencial de la IA para Call Center. Con esta tecnología avanzando a pasos agigantados, es de esperar que su influencia en los centros de llamadas modernos siga creciendo en los próximos años.
Pero, ¿qué beneficios específicos puede aportar la IA para Call Center? Veamos los más importantes.
1. Mayor participación y motivación del personal
La IA puede mejorar el compromiso y la satisfacción laboral de los empleados en los centros de llamadas de diversas maneras. Gracias a sus funciones de pronóstico, la IA puede identificar picos y caídas en el volumen de llamadas, permitiendo una planificación anticipada para determinar cuántos agentes se necesitan para cumplir con los niveles de servicio y reducir la presión. Además, la IA proporciona información valiosa que ayuda a los equipos a resolver problemas y aumentar las ventas de manera más eficiente mediante guiones probados, lo que se traduce en mayores ingresos.
2. Una comprensión más profunda de los clientes
Una de las formas más efectivas de mejorar la experiencia del cliente es comprender qué puntos de conversación conducen al resultado deseado. Algunas herramientas de IA para Call Center pueden ser un recurso invaluable para ello.
Gracias a funciones como el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y el análisis de voz, las interacciones del servicio al cliente pueden grabarse y transcribirse para una revisión sencilla. Las transcripciones permiten a los supervisores evaluar rápidamente las conversaciones, identificar áreas de mejora para los agentes y captar detalles clave. Otras herramientas de análisis de IA para Call Center, como el Análisis de Frases Clave y el Reconocimiento de Entidades, ayudan a examinar grandes volúmenes de datos de clientes, revelando tendencias y proporcionando información sobre sus emociones. Esto permite a los supervisores ajustar estrategias para mejorar la interacción y optimizar el servicio.
Además, el Análisis de Sentimiento es una de las herramientas más valiosas dentro del software de centros de contacto. Mediante el análisis de factores como el tono, el vocabulario, el ritmo del habla y la entonación, la IA puede evaluar con precisión las emociones de los clientes, permitiendo a los gerentes ofrecer capacitación específica para mejorar las habilidades del servicio al cliente.
Con la recopilación y el análisis de datos de clientes mediante IA al alcance de tu mano, puedes aumentar la satisfacción del cliente y evaluar la efectividad de tus campañas.
3. Mejor gestión de la experiencia del cliente (Customer Experience Management, o CXM)
Como hemos demostrado, la mejor manera de mantenerse por delante de la competencia es ofrecer experiencias excepcionales a los clientes. La Inteligencia Artificial puede proporcionar la información adecuada en el momento preciso, ofrecer recomendaciones personalizadas y analizar conversaciones a gran escala para mejorar la resolución en la primera llamada y acelerar la gestión de interacciones.
Además, la IA puede ayudarte a optimizar la estrategia de desvío de llamadas. El desvío de llamadas no se trata solo de reducir el volumen de llamadas (aunque aliviar la carga del centro de contacto es un beneficio), sino de implementarlo estratégicamente para mejorar la experiencia del cliente. Un desvío de llamadas efectivo se basa en recopilar y analizar los datos adecuados para ajustar la estrategia y aumentar la satisfacción del cliente. Esto permite ofrecer un servicio más rápido y eficiente, al dar a los clientes la opción de evitar esperas y utilizar otros canales de comunicación.
4. Facilidad el autoservicio y el enrutamiento de llamadas
La IA no puede reemplazar todo lo que hace un agente humano, pero a menudo es suficiente para resolver satisfactoriamente solicitudes simples. Las preguntas rutinarias y otras interacciones básicas que encajan dentro del autoservicio pueden delegarse a la IA. Permite que los clientes realicen tareas sencillas por sí mismos, como hacer un pedido, consultar un saldo o pagar una factura, dejando a los agentes humanos libres para atender casos más complejos.
Además, las herramientas de IA para la experiencia del cliente tienen el potencial de asumir automatizaciones de autoservicio más avanzadas. Sin embargo, esto depende de contar con datos precisos, ya que la IA necesita información completa y fiable para gestionar interacciones más complejas. La falta de datos adecuados limita su capacidad para automatizar respuestas correctamente. Por ello, dar prioridad a la recopilación y el análisis de datos será clave si se busca que la IA juegue un papel más amplio en la atención al cliente y en la oferta de opciones avanzadas de autoservicio.
5. Ahorro de Costes
La principal y, a menudo, más atractiva ventaja de la IA para Call Center, especialmente para empresarios y responsables de toma de decisiones, es la reducción de costes. El uso de soluciones integradas en plataformas de atención al cliente, como los chatbots conversacionales, permite a las empresas gestionar automáticamente grandes volúmenes de consultas rutinarias, liberando al personal para que se concentre en interacciones más complejas y que requieren mayores habilidades. Según un estudio de Gartner, los bots conversacionales en los centros de contacto reducirán los costos laborales de los agentes en 80.000 millones de dólares para 2026.
Funcionalidades de AI Call Center Software
1. Bots Conversacionales
Los bots conversacionales con IA a menudo se confunden con los chatbots tradicionales, y el término “chatbot” se usa indistintamente para referirse a ambos. Sin embargo, existe una diferencia significativa entre los dos.
Los chatbots tradicionales suelen estar basados en reglas, lo que significa que siguen guiones predefinidos y pueden manejar tareas específicas o responder preguntas dentro de los límites de su programación. Por otro lado, los chatbots con IA muestran un nivel mucho más avanzado de inteligencia artificial y comprensión del lenguaje natural. Estos bots utilizan algoritmos avanzados de aprendizaje automático, incluidos el aprendizaje profundo y las redes neuronales, para comprender y generar respuestas similares a las humanas. A diferencia de los chatbots tradicionales, que dependen de sistemas basados en reglas, los agentes conversacionales con IA pueden aprender de las interacciones, adaptarse al comportamiento del usuario y gestionar conversaciones más complejas. Suelen destacar en la comprensión del contexto, el reconocimiento de la intención del usuario y la entrega de respuestas más personalizadas y dinámicas.
Los chatbots de servicio al cliente con IA se han convertido en una fuerza revolucionaria dentro del ámbito de los centros de contacto y representan una de las herramientas más importantes de la IA para call centers. Como probablemente sepas, la IA conversacional ha avanzado a un ritmo imparable en los últimos años, y se espera que esta velocidad y nivel de desarrollo sigan aumentando en el futuro cercano. Según el informe Customer Service Trends 2024 de Intercom, el 45% de los equipos de soporte ya están aprovechando la IA, y la mayoría indica que esta tecnología gestiona entre el 11 % y el 30 % de sus solicitudes de soporte.
Si bien es cierto que existe cierto escepticismo sobre las capacidades reales de los chatbots, todo depende del nivel de sofisticación de la IA y los algoritmos de aprendizaje profundo que los respalden. Un estudio de Userlike revela que el 60% de las personas prefieren interactuar con un agente en vivo en lugar de un chatbot, debido a preocupaciones sobre la capacidad del bot para comprender con precisión sus consultas. Sin embargo, los chatbots también pueden ser extremadamente efectivos. Según un estudio de Gartner de 2023, los chatbots lograron una tasa de resolución del 52% en consultas de clientes relacionadas con pedidos y compras, y un 48% en solicitudes de devoluciones o cancelaciones. Dado que la IA conversacional aún está en sus primeras etapas, se espera que estas tasas aumenten significativamente en los próximos años.
En esencia, la IA conversacional puede ser una herramienta valiosa cuando se implementa correctamente. La sofisticación de la IA que impulsa un chatbot determina su capacidad de respuesta a consultas estándar e incluso puede superar a los agentes humanos en ciertos casos. El chatbot ideal complementa al personal humano gestionando consultas rutinarias, permitiendo que los agentes se centren en interacciones de mayor valor que requieran un toque humano o conocimientos especializados.
2. Respuesta de Voz Interactiva con Reconocimiento Automático de Voz
Los sistemas de Respuesta de Voz Interactiva (IVR) impulsados por IA utilizan tecnologías como el Reconocimiento Automático de Voz (ASR) y el Procesamiento del Lenguaje Natural (Natural Language Processing, NLP) para comprender las consultas de los clientes y proporcionar información precisa. Estos sistemas representan una valiosa herramienta de automatización de la experiencia del cliente, permitiendo a los usuarios interactuar con las empresas mediante comandos de voz y eliminando la necesidad de los tradicionales sistemas IVR basados en menús.
Con la integración de software de IA para Call Center, los IVR pueden dirigir inteligentemente las llamadas al departamento o agente más adecuado, reduciendo los tiempos de espera y mejorando la experiencia del cliente. Además, los IVR basados en IA pueden gestionar eficientemente consultas rutinarias y realizar tareas básicas, como pagos de facturas o seguimiento de pedidos, sin necesidad de intervención humana.
Este modelo de automatización de call center optimiza los procesos operativos, permitiendo que los agentes humanos se enfoquen en interacciones más complejas y de mayor valor. Las respuestas rápidas, precisas y personalizadas proporcionadas por los IVR con IA contribuyen significativamente a mejorar la satisfacción del cliente, fomentando una mayor lealtad y mejores resultados comerciales.
3. Análisis de Sentimiento
Dentro del contexto de la tecnología de IA para Call Centers, el Análisis de Sentimiento destaca como una aplicación potente de la IA de Análisis del Habla. Mediante el examen de elementos como el tono, el vocabulario, el ritmo del habla y la entonación, la IA de Análisis de Sentimiento puede evaluar con precisión los estados emocionales de los clientes. Esta funcionalidad permite a la IA rastrear los sentimientos del cliente a lo largo de una conversación, proporcionando información valiosa tanto sobre el estado de ánimo del usuario como sobre el desempeño del agente de servicio al cliente.
La tecnología de Análisis de Sentimiento ofrece datos en tiempo real a los departamentos de servicio al cliente y a los gerentes de centros de contacto, permitiéndoles obtener una comprensión detallada del rendimiento de sus equipos. Esta información facilita sesiones de capacitación específicas para mejorar las habilidades de los agentes en la atención al cliente, lo que contribuye a aumentar la satisfacción y la fidelidad del cliente.
La capacidad de medir el sentimiento ayuda a crear un entorno de servicio al cliente más empático y receptivo, alineado con el objetivo de ofrecer experiencias excepcionales a los clientes.
4. Análisis de Interacción con el Cliente
Las herramientas de análisis de IA para Call Centers ofrecen capacidades multifacéticas más allá del Análisis de Sentimientos. Las herramientas de análisis de frases clave, por ejemplo, rastrean meticulosamente las palabras y expresiones más utilizadas en llamadas e interacciones por texto. Los conocimientos extraídos se recopilan en informes detallados que proporcionan información valiosa a gerentes y responsables de los centros de contacto. Este enfoque analítico revela las prioridades de los clientes, permitiendo que los call centers y los departamentos de atención al cliente anticipen tendencias del mercado y mantengan una ventaja competitiva frente a sus rivales.
Además, la IA de Reconocimiento de Entidades juega un papel crucial para los gestores de atención al cliente, identificando entidades específicas mencionadas durante las llamadas, como nombres de empresas, marcas o productos. Esta detección en tiempo real permite a las empresas evaluar con rapidez la frecuencia de estas menciones. Los datos recopilados son fundamentales para determinar la relevancia de dichas entidades y categorizarlas para futuros informes. Gracias a estas herramientas avanzadas, la IA de Reconocimiento de Entidades registra, clasifica y reporta cada vez que una entidad es referenciada en interacciones con clientes, lo que contribuye a una toma de decisiones basada en datos dentro de los call centers.
Como puedes ver, existen múltiples funcionalidades de la IA en los Call Centers con el potencial de reducir drásticamente las horas de trabajo dedicadas a tareas como la evaluación de llamadas, el enrutamiento de llamadas o la gestión de consultas rutinarias. Sin embargo, esto nos lleva a una pregunta que ya hemos insinuado antes: ¿dónde encaja el componente humano en todo esto? Vamos a analizarlo en la siguiente sección.
5. Mentor de IA
Las herramientas de formación y supervisión con IA, como Athena AI Guru de Connex AI, son activos invaluables que aprovechan análisis avanzados para supervisar y evaluar en tiempo real las interacciones con los clientes, proporcionando retroalimentación instantánea y sugerencias accionables a los agentes de servicio al cliente. Al analizar diversas métricas y patrones conversacionales, estas herramientas ofrecen información sobre áreas de mejora para los agentes, como el tono, el uso del lenguaje y la adherencia a los protocolos de la empresa. Este ciclo continuo de aprendizaje permite a los agentes perfeccionar sus habilidades de comunicación, profundizar su conocimiento del producto y mejorar su capacidad de resolución de problemas mientras trabajan.
La retroalimentación en tiempo real de las herramientas de coaching con IA garantiza que los agentes puedan ajustar su enfoque de inmediato, lo que resulta en interacciones más efectivas y satisfactorias con los clientes. Con el tiempo, esto da lugar a un equipo de servicio al cliente más capacitado y eficiente, capaz de manejar una mayor variedad de consultas y desafíos. Al ofrecer constantemente un servicio excepcional, las empresas pueden fortalecer sus relaciones con los clientes, mejorar los índices de satisfacción y, en última instancia, aumentar la lealtad y retención de sus clientes.
6. Automatización de Flujos de Trabajo
La IA para Call Center también puede implementarse para automatizar y optimizar flujos de trabajo relacionados con la atención al cliente. En los centros de contacto tradicionales, los agentes dedican gran parte de su tiempo a tareas como buscar información del cliente o dirigir llamadas, con estimaciones de IBM que indican que estas tareas pueden ocupar hasta el 75% de su jornada. Esto genera tiempos de espera más largos, clientes frustrados, un uso ineficiente de los recursos y agotamiento de los agentes, lo que aumenta la rotación de personal y los costos de contratación. Sin embargo, las funciones de automatización del servicio al cliente pueden ahorrar tiempo a los agentes, permitiéndoles centrarse en conversaciones de mayor calidad.
Las herramientas de IA para Call Center con funciones de automatización de la experiencia del cliente pueden abordar estos problemas al optimizar procesos y mejorar la productividad. Algunas de estas herramientas pueden automatizar tareas como el enrutamiento de llamadas y la recuperación de información, permitiendo que los agentes se enfoquen en interacciones más personalizadas y de mayor valor. Un ejemplo es Flow, la herramienta de mapeo del recorrido del cliente y automatización de flujos de trabajo de ConnexAI. Con Flow, los usuarios pueden diseñar mapas de servicio al cliente en una interfaz intuitiva e integrar herramientas de análisis de IA como Keyphrase Analysis, Entity Recognition, ASR (Automatic Speech Recognition) y Conversational AI Agents para optimizar interacciones y recorridos completos del cliente. Estas tecnologías pueden categorizar consultas y dirigirlas automáticamente al agente más adecuado según habilidades, disponibilidad o requisitos de idioma.
Para saber más sobre cómo Flow puede utilizarse para automatizar tareas, recorridos de clientes y flujos de trabajo en centros de contacto, puedes consultar algunos de nuestros artículos sobre nuestra herramienta de software de automatización del servicio al cliente.
7. IA Predictiva y de Pronósticos
Mediante el uso de algoritmos avanzados y datos históricos de interacciones, las funciones de IA en los centros de llamadas pueden predecir volúmenes futuros de llamadas y tendencias de carga de trabajo. Esto favorece la planificación operativa al alinear los niveles de personal con la evolución de la demanda de servicio al cliente, permitiendo una toma de decisiones proactiva y basada en datos.
Una de las principales ventajas es la capacidad de anticipar con precisión las necesidades de personal. La IA puede prever horarios de alta demanda, picos estacionales y otros patrones, ayudando a los gerentes a programar agentes, asignar recursos de manera eficiente y mantener una cobertura óptima. Esto reduce el riesgo de tiempos de espera prolongados por falta de personal o costos innecesarios por exceso de personal, mejorando la eficiencia general.
Además, el pronóstico facilita la gestión presupuestaria y la planificación de recursos. Al alinear los recursos financieros con los requisitos de personal previstos, las organizaciones pueden controlar costos, maximizar la productividad de los agentes y evitar gastos innecesarios.
¿Reemplazará la IA para Call Center al agente humano?
Como hemos visto, múltiples funciones de IA pueden contribuir a optimizar las operaciones de los centros de llamadas, ayudar a los agentes a desempeñar sus funciones más rápido y liberarles de tareas tediosas o interacciones rutinarias.
Sin embargo, es crucial recordar algo: en su esencia, el servicio al cliente trata sobre preocupaciones e interacciones humanas. Lo que mejor hacen los agentes de los centros de llamadas es asistir y atender a la persona al otro lado de la línea, asegurándose de que se sienta reconocida y respaldada. En este contexto, el elemento humano es indispensable y no puede ser fácilmente reemplazado por la IA en los centros de llamadas.
La IA enfrenta varios desafíos al intentar replicar las interacciones humanas, principalmente en la expresión de emociones, el humor y el uso del lenguaje contemporáneo. A pesar de los avances en la tecnología de IA para Call Center, la inteligencia artificial a menudo tiene dificultades para transmitir emociones de manera efectiva, lo que puede resultar en respuestas tardías o poco naturales que rompen la ilusión de interacción humana. Disculpas falsas, cumplidos insinceros y condolencias vacías generadas por la IA pueden resultar chocantes y poco convincentes para los usuarios.
Además, la rápida evolución del lenguaje, incluidos el argot y las referencias culturales, representa un obstáculo significativo para que la IA se mantenga al día con las últimas tendencias y matices de la comunicación humana. Si bien las máquinas están en constante aprendizaje y mejora, la complejidad y fluidez de las interacciones humanas hacen que replicarlas de manera convincente siga siendo un desafío constante para los desarrolladores de IA.
Industrias que Utilizan AI Call Center Software
Servicio al cliente
Naturalmente, el software de IA para Call Center encuentra sus aplicaciones más inmediatas e impactantes en el ámbito del servicio y la interacción con el cliente. El uso de IA en centros de llamadas para la atención al cliente es cada vez más común debido a su capacidad para mejorar la eficiencia, reducir costos y optimizar la experiencia del usuario, gracias a funciones como la IA conversacional, el análisis de interacciones con clientes mediante IA o el análisis de voz.
Por ejemplo, Intelling, un destacado BPO con más de 1000 empleados en el Reino Unido e Irlanda del Norte, experimentó un aumento significativo en el retorno de inversión (ROI) para sus clientes tras implementar una solución de IA para Call Center como ConnexAI. Al aprovechar el módulo conversacional de IA Athena, basado en modelos de lenguaje avanzados (LLM), para gestionar interacciones con clientes, y el módulo de análisis de IA, que incluye herramientas como el análisis de sentimiento y el análisis de frases clave, Intelling logró mejoras notables en la eficiencia y efectividad de sus operaciones.
‘La plataforma también nos ha permitido conectar el recorrido del cliente desde un correo electrónico hasta un chat web, utilizando el módulo de chatbot con IA’, afirma Craig Winnard, Director Comercial del Grupo Intelling. ‘Esto luego puede trasladarse a una interacción más personal y compleja que requiera una llamada telefónica con un agente. Realmente ofrece una experiencia más completa y pone más control en manos del cliente. En lugar de solo elegir entre autoservicio o hablar con un agente, ahora podemos ofrecer ambas opciones. Como resultado, nuestras métricas de rendimiento en atención al cliente han mejorado notablemente.
Logística y transporte
Las empresas de transporte y logística pueden beneficiarse de la IA en centros de llamadas al automatizar tareas como el seguimiento de envíos, las actualizaciones de entrega y la resolución de problemas comunes, como recogidas fallidas o retrasos. Los agentes de IA pueden gestionar grandes volúmenes de llamadas las 24 horas del día, proporcionando respuestas instantáneas y precisas a consultas sobre horarios de carga, cambios de ruta o documentación aduanera.
Funciones avanzadas, como la integración en tiempo real con sistemas de gestión de flotas, permiten a las empresas ofrecer tiempos estimados de llegada (ETAs) y actualizaciones de estado precisas. Además, la analítica basada en IA puede identificar cuellos de botella en las operaciones, optimizar rutas de entrega y predecir posibles retrasos, lo que ayuda a mejorar la eficiencia y la satisfacción del cliente. Esta combinación de automatización, información en tiempo real y gestión proactiva de problemas permite a las empresas de logística cumplir con las crecientes expectativas de los clientes mientras reducen costos.
Risetek Global, una destacada empresa de estacionamiento y transporte en EE. UU., opera en múltiples estados y busca expandirse a nivel global. La conectividad fluida y un servicio al cliente de primer nivel son esenciales para su éxito en un mercado dinámico. Por ello, la plataforma de software para CAll Center ConnexAI se ha convertido en una parte fundamental de sus operaciones. Risetek ha experimentado mejoras en eficiencia, mayor conectividad y mayores tasas de resolución gracias a herramientas como Athena, el agente conversacional de IA, y AI Guru, una función de coaching que asiste a los agentes durante las conversaciones recomendando recursos para respuestas más completas y sugiriendo oportunidades de venta adicional. Este enfoque optimizado ha posicionado a Risetek para el éxito en la competitiva industria de estacionamiento y transporte. Puedes conocer más sobre la contribución de ConnexAI al éxito de Risetek en este video:
Finanzas y seguros
Las soluciones de IA para Call Center también pueden ser un recurso valioso para las empresas de finanzas, banca y seguros. Estas soluciones pueden contribuir a mejorar la atención al cliente, optimizar la eficiencia operativa y garantizar el cumplimiento de las normativas. La IA conversacional puede gestionar consultas rutinarias, como saldos de cuentas, historiales de transacciones, detalles de pólizas o el estado de reclamaciones, proporcionando respuestas instantáneas y precisas las 24 horas del día.
Funciones avanzadas como la detección de fraudes y la verificación de identidad pueden integrarse para gestionar de manera segura tareas sensibles, como el procesamiento de pagos o la actualización de pólizas. El análisis de sentimiento ayuda a identificar clientes insatisfechos, permitiendo la derivación oportuna a agentes humanos para casos complejos o de alta prioridad. En el sector asegurador, la IA puede agilizar el procesamiento de reclamaciones mediante la recopilación y verificación de la información requerida, reduciendo los tiempos de respuesta.
Además, la analítica basada en IA puede identificar patrones en el comportamiento del cliente, predecir la pérdida de clientes y proporcionar información clave para la planificación financiera personalizada o la oferta de seguros adaptados. Al combinar automatización, seguridad y análisis en tiempo real, la IA en centros de llamadas ayuda a las empresas de finanzas y seguros a ofrecer un servicio excepcional mientras optimizan sus procesos.
Sanidad
En el sector sanitario, donde la comunicación con los pacientes y un buen servicio al cliente son fundamentales para generar confianza y satisfacción, las interacciones efectivas, fluidas y personalizadas son cruciales. Por ello, muchas agencias de salud, como Exact Medicare, necesitan un Sistema de Gestión de Interacciones con el Cliente para garantizar que las conversaciones con los pacientes sean útiles, informativas y sin contratiempos.
La suite de IA Athena está en el centro de esta transformación, con un agente de IA altamente especializado basado en un potente Modelo de Lenguaje de Gran Escala (LLM), diseñado con un conocimiento profundo y específico del sector Medicare y sus complejidades. Este agente de IA no solo proporciona información precisa en tiempo real, sino que también emplea un tono que refleja la identidad de marca personalizada de Exact Medicare, asegurando coherencia y cercanía en cada interacción.
La funcionalidad AI Guru potencia aún más el sistema al ofrecer recomendaciones y apoyo en la toma de decisiones, permitiendo que los clientes elijan su cobertura médica con mayor confianza y conocimiento. Con estas capacidades, Exact Medicare logra ofrecer un servicio superior manteniendo una comprensión profunda de las necesidades de sus clientes.
Puedes ver este video para descubrir cómo ConnexAI y la suite de IA Athena han mejorado el compromiso con los clientes de Exact Medicare.
Turismo
El sector turístico también puede beneficiarse enormemente de la IA en centros de llamadas. Los agentes impulsados por IA pueden gestionar grandes volúmenes de consultas rutinarias, como modificaciones de reservas, horarios de vuelos, reservas de hoteles o políticas de reembolso, proporcionando respuestas instantáneas y precisas las 24 horas del día. Las funciones de automatización pueden ofrecer actualizaciones de itinerarios en tiempo real, notificaciones meteorológicas y avisos de viaje locales, mejorando la experiencia del cliente al abordar de manera proactiva sus necesidades. Además, la analítica basada en IA puede rastrear las preferencias de los clientes, permitiendo a las empresas de viajes ofrecer promociones personalizadas, programas de fidelización y planes de viaje adaptados.
La IA también desempeña un papel crucial en la previsión de la demanda, el comportamiento del cliente y las tendencias del mercado. Analizando datos históricos de interacciones, reservas y consultas, la IA puede predecir períodos de alta demanda, identificar destinos emergentes y anticipar fluctuaciones en las preferencias de viaje. Esto permite a las empresas ajustar precios, personal, y disponibilidad de inventario para optimizar ingresos y mejorar la satisfacción del cliente.
Además, la analítica basada en IA puede prever posibles interrupciones, como retrasos por condiciones meteorológicas o cambios en normativas, permitiendo a las empresas gestionar expectativas de los clientes de manera proactiva y mejorar la eficiencia operativa. Con pronósticos precisos, las compañías de viajes pueden planificar mejor sus campañas de marketing, promociones y servicios, asegurando que satisfacen la demanda del cliente mientras minimizan costos y maximizan oportunidades en un mercado en constante evolución.